설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI)는 머신러닝 모델의 의사결정 과정을 사람이 이해할 수 있도록 투명하게 만드는 기술과 방법론을 의미합니다.
신뢰, 공정성, 책임성이 중요한 의료, 금융, 법률 등의 분야에서 특히 필수적인 기술로 여겨집니다.

주요 특징:

• 투명성(Transparency)
모델이 어떤 입력과 논리를 통해 특정 결과를 도출했는지 이해할 수 있도록 과정과 근거를 보여줍니다.

• 해석 가능성(Interpretability)
특징 중요도, 규칙 기반 설명, 시각적 표현 등을 활용하여 사람이 모델 예측을 쉽게 해석할 수 있도록 지원합니다.

• 신뢰 및 책임성(Trust and Accountability)
설명이 가능한 시스템일수록 사용자가 결과를 신뢰하고, 윤리적·법적 기준 준수 여부를 검증할 수 있습니다.

• 모델 독립적 도구(Model-Agnostic Tools)
신경망 같은 블랙박스 모델에도 적용할 수 있는 모델 불가지론적 기법이 다수 존재합니다. (예: SHAP, LIME)

• 사람 중심 설계(Human-Centric Design)
비전문가도 이해할 수 있는 설명 제공을 목표로 하며, 명확성과 사용성을 중시합니다.

활용 사례: 

• 의료(Healthcare)
AI가 특정 진단이나 치료를 추천한 이유를 의사가 이해할 수 있도록 지원

• 금융(Finance)
대출 승인 또는 거부 과정에서 어떤 요소가 결정에 영향을 미쳤는지 설명

• 법률 및 정부(Legal and Government)
자동화 시스템의 의사결정에 대해 감사(Audit) 및 이의 제기가 가능하도록 투명성 제공

• 교육(Education)
자동 채점, 추천 시스템 등에서 공정성과 결과 해석 지원

중요성

설명 가능한 AI는 투명성 강화, 편향 감소, 책임성 확보에 기여합니다.
특히 잘못된 판단이 실제 피해로 이어질 수 있는 고위험 분야에서 필수적입니다.
설명 가능한 AI는 사용자의 이해와 신뢰를 높여 AI 기술의 수용성과 확산을 촉진하는 중요한 기술로 자리잡고 있습니다.